物流供應鏈管理如何做好數據分析？有哪些常用的技術 | CDA持證人專訪

采訪老師：大家好，今天我們邀請到了賴堯老師來參加我們的CDA持證人專訪！賴堯可以和大家打個招呼！

嘉賓：大家好，我是賴堯，上海立信會計學院畢業，曾在京東擔任物流數據分析師，華萊士在總裁辦下承當數據分析工作，直接對總裁辦負責，目前在Rexel負責物流供應鏈相關工作。日常負責物流供應鏈的數據分析，通過數據分析，優化供應鏈全鏈路環節，降低采購、物流成本。很榮幸接受CDA持證人專訪。

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問題1：我看到您工作經歷中，物流行業數據分析的經驗非常豐富，那這個崗位具體是做什么呢？可以舉一個實際案例嗎？

嘉賓：可以呀，我拿之前工作的京東經歷，舉個簡單例子吧。按照目前大數據積累程度，一個城市，一個地區，具體到每個寫字樓居民樓的商品銷量、品類都是可以預測的。

因此，我們可以預測下一個月的物流需求，進而提前招募司機，優化物流線路，提前在城市前置倉備貨。

很多人會感覺，京東物流非?？?，北上廣深這樣的一線城市，上午下單，下午下班就能送到。這是通過無數數據分析建模，商品購買預測，物流前置倉提前備貨實現的。我就是根據歷史購買數據，分析城市購買潛力，常購商品品牌、種類，將購買概率大的商品提前備貨在前置倉。同時和京東商城廣告推送相關同事合作，根據廣告推送預測購買情況，提前備貨，實現上午下單，下午送達的尊貴服務。

另一方面，倉庫容量有限，怎么樣高效率利用庫存，滯銷商品及時退回大庫，都是我們要分析考慮的問題。

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問題2：物流供應鏈管理如何做好數據分析呢？例如需求不準確，庫存管理難度大這些問題該如何解決呢？

嘉賓：首先要承認人的管理能力是有限的，只有依靠數據分析，才能突破人本身的局限。人不可能記住所有庫存，不可能記住每一筆出入庫。所以數據分析的價值應運而生。

做好數據分析首先要理解數據和業務，了解數據是怎么產生的，每個數據背后的價值是什么，代表現實中什么狀態。數據的變化對應現實中的變化。比如庫存減少有可能是賣出，也有可能是滯銷退貨回廠商。

理解數據的意義和業務以后，需求不準確的問題就好解決了。比如老板覺得庫存偏高，理解數據前，對庫存沒有概念，只會分品類分字段看不同類型庫存。理解數據后，就可以反問老板，什么樣是庫存高，為什么覺得庫存高，哪些品類庫存可以調整，代價多大，為什么要調整？是接下來有大量促銷，要空出庫位，還是目前倉庫滯銷商品要先退貨回去？這個時候腦中就有方案，就很容易解決了。

同樣的，只要對業務有足夠理解，庫存管理難度大也非常容易解決。庫存管理有教科書標準解決方案，加上強大數據分析能力，就可以將各種庫存管理方案直接落地。

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問題3：比較流行的供應鏈數據分析技術有哪些？

嘉賓： 目前我們在研究將認知技術（如人工智能 (AI) ）應用于供應鏈流程。認知技術可以像人類一樣理解、推理、學習和互動，同時具備強大的能力和高速度。這種高級的供應鏈分析形式正在引領供應鏈優化的新時代。 它可以自動篩選大量數據，幫助企業改進預測，識別效率低下，更好地滿足需求，推動創新并追求突破性的構想。

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問題4：您考取CDA證書后，對工作有幫助嗎？

嘉賓：當然有的。雖然日常工作中用了大量數據分析的知識和技術，但是工作使用很零散?？既∽C書的過程幫助我梳理了一遍統計學和神經網絡的知識，總體知識能力更加系統化，相當于梳理了一遍知識。

另一方面，能力到位了，但是企業未必了解你的能力。證書本身可以讓企業重新了解你的能力定位，對每年薪資議價還是有很大的幫助的。

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問題5：您目前從事的（Rexel）藍格賽集團是全球最大的低壓電器經銷商，那想要收到您這個部門（崗位）的offer,應該具備哪些能力或技能呢？

嘉賓：能力主要2方面，一個是快速理解業務邏輯，一個是產出自己數據分析報告的能力。

核心技能是統計學，能夠處理大量數據，同時用圖表展現數據，這些都是CDA中必學必考的技能。其次是編程，比如python等數據處理語言。畢竟數據量是真的大，純粹excel處理，本身容易碰到excel的性能瓶頸。最后是數據呈現，就是各種BI報表使用，比如powerBI，帆軟BI這些數據呈現和分析軟件。

要做好一個物流信息化管理系統，最重要的一點是需求必須明確。而在需求中，數據又起關鍵性作用。比如：收貨量、發貨量、庫存量等等，通過與大數據的深度結合提升供應鏈實力。對用戶需求信息的收集及分析，重視用戶體驗，實現全方位數據價值挖掘，感謝賴堯的分享，我們下期再見！